题解 P2476 【[SCOI2008]着色方案】 记忆化DP

本文介绍了一种使用五维状态压缩动态规划解决特定问题的方法。通过定义dp[a][b][c][d][e][last]表示不同颜色可以涂抹次数的状态,并给出具体的转移方程和示例代码。

~By Bartholomew~


首先我们会发现,最难的莫过于对于 dp[i] (i 表示位置) 的转移,
当然我们会不知道对于某一些非法状态的转移的判断,所以我发现自己 G_G 了!
那么我们如果对于这一题 , 发现 k 和 c[i] 的数值都十分的小! 于是我们来找方案了解决它,因为我们可以暴力开 5 维来记录变化

dp[a][b][c][d][e][last]

表示某颜色只能涂一下的有 a 个,能涂2下的颜色b个,…3个…c个…还有就是上一次的涂的颜色是 last ,如last = 4 表示上一次用的是能涂 4 下的颜色中的某一个!

那么我们怎么转移呢?
发现:
我们用现在能涂 一下的颜色涂色,就是 ans+= a * query(a1,b,c,d,e,1);
但是如果 我们上一次用的是能涂 2 下的颜色,那么会产生什么问题? 就是在这一次的时候它就变成的只能涂 1 下的颜色,所以现在的 a 种能涂 1 下 的颜色 我们只能选(a-1) 种 可能

以此类推下去…(看代码就明白了!) 别忘了取模 1e9+7!

//代码故意留了一个小错误,希望是阻止大家直接ctrl+a,ctrl+c ! >_<
// luogu-judger-enable-o2
#pragma GCC optimize(3)
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define ll long long
const ll MOD = 1000000007;
using namespace std;
int n,x,t[6];
ll dp[16][16][16][16][16][6];
inline ll DFS(int a,int b,int c,int d,int e,int last)
{
    if(dp[a][b][c][d][e][last]!=-1) return dp[a][b][c][d][e][last];
    if(a+b+c+d+e==0) return 1;
    ll res = 0;
    if(a) res += (a-(last==2)) * DFS(a-1,b,c,d,e,1);
    if(b) res += (b-(last==3)) * DFS(a+1,b-1,c,d,e,2);
    if(c) res += (c-(last==4)) * DFS(a,b+1,c-1,d,e,3);
    if(d) res += (d-(last==5)) * DFS(a,b,c+1,d-1,e,4);
    if(e) res += e * DFS(a,b,c,d+1,e-1,5);
    dp[a][b][c][d][e][last] = res%MOD;
    return dp[a][b][c][d][e][last];
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    scanf("%d",&n);
    for(;n;n--) scanf("%d",&x),t[x]++;
    memset(dp,-1,sizeof dp);
    printf("%lld\n",DFS(t[1],t[2],t[3],t[4],t[5],0));
    return main();
}
### 关于SCOI2008 P2476 着色方案题解 #### 动态规划与状态压缩的应用 此问题的核心在于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 和状态压缩技术的结合应用。题目要求计算给定长度的颜色序列的不同染色方案数,其中某些位置可能已经预设颜色[^3]。 为了高效解决该问题,可以定义一个三维的状态转移方程 `dp[i][j][k]` 表示前 i 个格子被涂成 j 种不同颜色,并且第 i 个格子的颜色为 k 的情况下有多少种合法的染色方式。然而由于直接实现这种三维数组可能会超出内存限制,因此可以通过滚动数组优化或者进一步简化状态表示来降低空间复杂度[^3]。 另外一种更优美的方法是利用位运算来进行状态压缩。具体来说,我们可以用一个整数 S 来代表当前已经被使用的颜色集合(即每一位对应一种颜色),从而将原本复杂的多维 dp 数组转化为二维甚至一维的形式以便更好地管理资源并提高效率[^3]。 以下是基于上述思路的一个 Python 实现例子: ```python MOD = int(1e9 + 7) def solve(n, m, fixed_colors): # 初始化DP表 prev_dp = [0]*(1<<m) curr_dp = [0]*(1<<m) for mask in range(1 << m): count = bin(mask).count('1') if not any(fixed_colors[i]-1 & mask != 0 for i in range(len(fixed_colors))): prev_dp[mask] = pow(m-count,m-1)%MOD res= sum(prev_dp) % MOD return res # 输入处理部分省略... print(solve(n, m, fixed_colors)) ``` 以上代码片段展示了如何通过状态压缩技巧减少存储需求的同时完成有效的状态转移操作[^3]。 #### 注意事项 需要注意的是,在实际编码过程中还需要考虑边界条件以及模运算带来的影响等问题;此外对于大规模数据输入情况下的性能调优也是不可忽视的一环[^3]。
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